腫瘤二代測序都能干什么？

基因檢測包括：PCR，FISH，芯片技術，基因測序。基因測序技術是基因檢測的一種。基因測序目前主要有一代測序（Sanger測序）、二代測序（illumina/Life Tech）、三代測序（單分子測序）等。PCR、FISH和芯片技術，主要是通過已知序列去調查特定確定的片段序列或位點的有或無，重點在“檢”，而基因測序技術是把基因序列上的核苷酸一個一個的測出來，重點在“測”。目前應用最廣的是二代測序，即NGS。

雖然業內有很多觀點認為，由于基因測序的精準度最高，隨著基因測序的成本下降，最終測序技術將取代PCR、FISH和芯片技術。但我們認為，這種觀點是片面的。首先FISH技術，由于在細胞原位的特殊性，結合了細胞病理形態，就有其不可取代的作用。其次，腫瘤異質性的存在，許多腫瘤的驅動基因，是基于拷貝數的改變，或者合并基因突變和重排。拷貝數結合突變重排的變化，就不僅需要全外顯子甚至全基因組進行深度測序。但是一些明確意義的點突變和重排和拷貝數變化，目前有許多成熟技術可以輕松應對，用all in one的思路來看待新技術在臨床的應用，就如有了高鐵，就不需要特快列車和貨運列車，有了核武器這樣巨大的殺傷性武器，就無需常規武器一樣幼稚。

測序應用的分類

（一）非人類基因組應用包括：科學研究、農業應用、環境污染監測等。

（二）與人類基因組及健康疾病相關的應用主要包括：司法鑒定、消費級應用、醫療級應用三大類。

目前，醫療級應用主要有：生殖健康（NIPT、植入前胚胎遺傳學診斷）、遺傳性疾病檢測、心血管疾病、感染性疾病、藥物基因組學及新藥研發、體檢及疾病篩查、醫學基礎研究、腸道微生物宏基因組、腫瘤診斷及治療等。醫療級應用的基因測序技術，是精準醫療重要的組成部分，是基因測序技術應用的熱點。

腫瘤NGS的應用現狀

根據市場的測算，在所有這些應用中，目前針對人類第一大殺手疾病—腫瘤的基因測序將會占比最高，市場需求最大。關于國內的腫瘤測序市場規模方面，可以做個簡單的測算，目前每年新增癌癥患者300萬人左右，且發病率呈上漲趨勢。每個病人的診療花費大約在10萬，整個市場規模大約在3000億，而根據醫療過程中，藥、檢、診所占的比例，腫瘤的基因診斷市場規模可達百億級別。

腫瘤本身就是一種基因病，腫瘤細胞的基因在不斷的發生突變，腫瘤組織是動態變化的，每個時期所檢測出來的基因組可能都有發生變化，目前相關的知識和數據均處在摸索和積累階段，仍然需要不斷的臨床實踐和研究投入。

關于腫瘤的NGS基因檢測，目前主要有兩類，一類是實體瘤的突變基因組panel測序，一類是外周血和尿液的液體活檢。ctDNA是液體活檢的一部分，液體活檢還包括CTC和外泌體的檢測。

目前國內最頂級的三甲醫院，如協和醫院病理科，醫學科學院腫瘤醫院，都已經能自主根據臨床的需要，依托自身醫學分子實驗室的強大技術實力，開發實體瘤或者血液腫瘤的NGS panel。并為臨床治療提供專業的測序檢測及專業的數據解讀病理報告。

但正如中國醫科院腫瘤醫院的應建明教授指出，實體瘤NGS panel只是測量實體腫瘤的某一時刻的狀態。這一點對初診患者的用藥指導是非常有及時必要的。但是如果對患者而言，從初診指導用藥到追蹤腫瘤耐藥進展的全過程，人體內腫瘤的狀態是會隨著時間不斷變化的。另外考慮到一些發現時已經發生轉移的癌癥患者，如果僅僅取某個部位的癌組織，并不能反應患者的整體情況；還有一些已經實施減少腫瘤負荷的術后患者，再次對組織穿刺取樣又不好操作。因此開展基于NGS的液體活檢，以及基于FISH的CTC后期檢測也有很強的臨床需求。

腫瘤NGS面臨的挑戰

實際上，基因測序服務并非大家通常所理解的僅僅是測序，這只是其中的一步。整個過程實際上包括：樣本處理（提取、建庫及捕獲），上機測序，架構算法及數據處理，醫學注釋對應解讀及問題解決。在這四個步驟中，除了上機測序只需要買lifel technology, illumina等公司的測序儀直接測，沒有什么專業壁壘之外，其他三個步驟對醫學及計算機生物信息和遺傳學專業水平要求更大，更能顯示一個臨床病理診斷實驗室的專業水平。

架構算法方面，雖然有傳統的開源算法可以模仿，但這些算法最開始主要應用于科研領域，準確度方面還有很大的提升空間，因此需要專業的生物信息團隊進行優化提升。從測序儀測序得到的原始數據，需要后期經過基因組的比對，數據的過濾篩選等多個步驟才能得到基因組上的變異信息，從而為疾病的診斷和治療提供參考。基因數據分析和解讀也是基因測序服務的關鍵環節。

最后是醫學注釋和解讀，拿到了準確的患者基因情況，需要根據最新的臨床醫學研究進展，對患者的基因情況進行醫學解讀，這就對醫學解讀團隊提出了很高的要求，需要既懂得生物信息學的臨床醫學研究生來完成工作。因為目前對腫瘤的認知還在不斷進步中，因此，這部分工作還帶有一定的探索性，除了對既有的知識的認知，還需要一定的研究分析能力，以發現新的突變和藥物靶點。

另外，標本數據的積累，數據庫的構建也十分重要，這需要生物信息團隊和醫學解讀團隊協作來完成，對硬件和軟件都有較高的要求。一些頂級三甲醫院都有自己的數據庫，并且都在不斷的收集數據，但是醫院之間的臨床數據無法共享。缺乏臨床資料，病理診斷及后期隨訪資料的基因數據庫，并不能發揮出應用的價值。